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Code et modèles pré-entraînés pour l'article Interspeech 2023 "Whisper-AT : Les reconnaisseurs automatiques de parole robustes au bruit sont aussi de forts étiqueteurs d'événements audio"

par YuanGongND · GitHub
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audioaudio-classificationaudio-processingBSD-2-ClausePython
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Utilisez des modèles pré-entraînés pour reconnaître la parole et taguer des événements audio, améliorant ainsi les capacités de traitement audio pour diverses applications.

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422421
2026-07-202026-08-31
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Code et modèles pré-entraînés pour l'article Interspeech 2023 "Whisper-AT : Les reconnaisseurs automatiques de parole robustes au bruit sont aussi de forts étiqueteurs d'événements audio"

whisper-at compte 421 étoiles sur GitHub. Il a été forké 36 fois. whisper-at est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. whisper-at est disponible sous licence BSD-2-Clause. Ses principaux thèmes sont : audio, audio-classification, audio-processing, audio-tagging.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que whisper-at ?

Code et modèles pré-entraînés pour l'article Interspeech 2023 "Whisper-AT : Les reconnaisseurs automatiques de parole robustes au bruit sont aussi de forts étiqueteurs d'événements audio"

whisper-at est-il open source ?

whisper-at est un projet open source. Il est distribué sous licence BSD-2-Clause.

whisper-at est-il gratuit ?

Oui. whisper-at est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est whisper-at ?

whisper-at est disponible sous licence BSD-2-Clause.

Dans quel langage whisper-at est-il écrit ?

whisper-at est écrit principalement en Python.

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